蚁群-偏最小二乘算法(AOC_PLS)

资 源 简 介

蚁群-偏最小二乘算法(AOC_PLS)

详 情 说 明

蚁群-偏最小二乘算法(AOC_PLS)是一种结合蚁群优化和偏最小二乘回归的智能算法，专门用于处理高维数据的变量筛选问题。该算法通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制，能够有效识别对模型贡献度高的关键变量，从而降低数据维度并提升模型性能。

算法核心思想分为两个阶段：首先利用蚁群算法进行全局搜索，通过信息素浓度指导变量选择过程；随后采用偏最小二乘回归评估变量子集的预测能力。这种组合既保留了蚁群算法强大的全局搜索能力，又发挥了偏最小二乘在处理多重共线性问题上的优势。

在MATLAB实现中，算法会初始化蚂蚁群体随机探索不同的变量组合。每次迭代后，根据偏最小二乘模型的交叉验证结果更新信息素，强化优质变量组合的权重。随着迭代进行，算法会逐渐收敛到最优变量子集，特别适合光谱分析、基因表达数据等具有大量预测变量的场景。

相比传统方法，AOC_PLS能有效避免局部最优，在保证模型解释力的同时显著减少计算复杂度。实际应用时需注意设置合适的蚂蚁数量和信息素衰减系数，这些参数会影响算法的搜索效率和最终筛选结果的质量。